# 设置参数
class FLAGS:
    dataset = 'cora'
    model = 'gcn'  # 'gcn', 'gcn_cheby', 'dense'
    learning_rate = 0.01
    epochs = 200
    hidden1 = 32
    dropout = 0.5
    weight_decay = 5e-4
    early_stopping = 100
    max_degree = 3
    use_DVD = 1
    use_alpha = 1
    lambda1 = 0  # {0.01, 0.1, 1, 10, 100}
    lambda2 = 0


# # 设置参数
# flags = tf.compat.v1.app.flags
# FLAGS = flags.FLAGS
# flags.DEFINE_string('dataset', 'cora', '数据集名称。')
# flags.DEFINE_string('model', 'gcn', '模型名称。')  # 'gcn', 'gcn_cheby', 'dense'
# flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, '初始学习率。')
# flags.DEFINE_integer('epochs', 200, '训练的轮数。')
# flags.DEFINE_integer('hidden1', 32, '隐藏层1的单元数。')
# flags.DEFINE_float('dropout', 0.5, 'Dropout率 (1 - 保留概率)。')
# flags.DEFINE_float('weight_decay', 5e-4, 'L2损失在嵌入矩阵上的权重。')
# flags.DEFINE_integer('early_stopping', 100, '早停耐受度（轮数）。')
# flags.DEFINE_integer('max_degree', 3, '最大切比雪夫多项式阶数。')
# flags.DEFINE_integer('use_DVD', 1, '是否使用DVD项。1: GCN-VD/DVD, 0:GCN')
# flags.DEFINE_integer('use_alpha', 1, '是否区分混杂因子的权重alpha。1: GCN-DVD, 0: GCN-VD')
# flags.DEFINE_float('lambda1', 0, 'lambda1')  # {0.01, 0.1, 1, 10, 100}
# flags.DEFINE_float('lambda2', 0, 'lambda2')